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Generador de datos ficticios

Genera datos ficticios para pruebas. Puedes generar varios tipos de datos como usuarios, productos, empresas, publicaciones de blog en formato JSON o CSV.

Available Data Types

👤 Users

Generate user profiles with names, emails, addresses, and more

  • ID, Name, Email
  • Phone, Birth Date
  • Address, Company

🛍️ Products

Generate product data for e-commerce testing

  • Name, Description
  • Price, Category, SKU
  • Stock, Rating

🏢 Companies

Generate company information with addresses and details

  • Name, Industry
  • Contact Info
  • Address, Employee Count

📝 Blog Posts

Generate blog posts with titles, content, and metadata

  • Title, Content
  • Author, Date
  • Tags, Views, Likes

Use Cases

  • Testing database schemas and queries
  • Prototyping UI components with realistic data
  • Populating development databases
  • Demo presentations and screenshots

Características principales​

🎲 Varios tipos de datos​

  • Usuarios: Nombre, correo electrónico, dirección, número de teléfono, etc.
  • Productos: Nombre de producto, precio, descripción, SKU, etc.
  • Empresas: Nombre de empresa, industria, contacto, etc.
  • Publicaciones de blog: Título, contenido, autor, etiquetas, etc.

📊 Formatos de salida​

  • JSON: Adecuado para programación, pruebas de API
  • CSV: Adecuado para importación en Excel, base de datos

🔢 Ajuste de cantidad​

  • Selección libre de 1 a 100
  • Generación de grandes cantidades de datos de prueba

💾 Exportación​

  • Función de copia
  • Descarga de archivo (.json o .csv)

Detalles de tipos de datos​

👤 Usuarios (Users)​

Campos generados:

  • ID (UUID)
  • Nombre (firstName, lastName)
  • Correo electrónico
  • Nombre de usuario
  • Número de teléfono
  • Fecha de nacimiento
  • Dirección (calle, ciudad, estado, código postal, país)
  • Nombre de empresa
  • Puesto de trabajo

Casos de uso: Sistema de gestión de miembros, red social, pruebas CRM

🛍️ Productos (Products)​

Campos generados:

  • ID (UUID)
  • Nombre de producto
  • Descripción
  • Precio
  • Categoría
  • SKU
  • Disponibilidad de stock
  • Calificación
  • URL de imagen

Casos de uso: Sitio de comercio electrónico, sistema de gestión de inventario, pruebas de tienda en línea

🏢 Empresas (Companies)​

Campos generados:

  • ID (UUID)
  • Nombre de empresa
  • Eslogan
  • Industria
  • Correo electrónico
  • Número de teléfono
  • Sitio web
  • Dirección
  • Número de empleados

Casos de uso: Plataforma B2B, directorio de empresas, sistema CRM

📝 Publicaciones de blog (Blog Posts)​

Campos generados:

  • ID (UUID)
  • Título
  • Contenido (varios párrafos)
  • Autor
  • Fecha de creación
  • Array de etiquetas
  • Vistas
  • Me gusta

Casos de uso: Plataforma de blog, CMS, sitio de noticias

Modo de uso​

Paso 1: Seleccionar tipo de datos​

Selecciona el tipo de datos que quieres generar del menú desplegable.

Paso 2: Configurar cantidad​

Ingresa la cantidad de datos entre 1 y 100.

Paso 3: Seleccionar formato​

Selecciona formato JSON o CSV.

Paso 4: Generar​

¡Haz clic en el botón "Generar datos"!

Paso 5: Utilizar​

  • Copiar al portapapeles con el botón de copiar
  • Guardar archivo con el botón de descarga

Ejemplo JSON​

[
  {
    "id": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890",
    "firstName": "Juan",
    "lastName": "Pérez",
    "email": "juan.perez@example.com",
    "username": "juanperez123",
    "phone": "+34-555-123-4567",
    "birthDate": "1990-05-15",
    "address": {
      "street": "Calle Mayor 123",
      "city": "Madrid",
      "state": "Madrid",
      "zipCode": "28001",
      "country": "España"
    },
    "company": "Tech Corp",
    "jobTitle": "Ingeniero de Software"
  }
]

Ejemplo CSV​

id,firstName,lastName,email,username,phone,birthDate,address_street,address_city,...
a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890,Juan,Pérez,juan.perez@example.com,juanperez123,...

Casos de uso​

1. Pruebas de base de datos​

Probar esquema DB y consultas con datos similares a la realidad

2. Prototipado UI/UX​

Crear prototipos de diseño con datos realistas

3. Desarrollo API​

Diseñar y probar estructura de respuesta de API backend

4. Pruebas de rendimiento​

Medir rendimiento de aplicación con grandes cantidades de datos

5. Demo y presentación​

Demostración de producto con datos similares a la realidad

Herramientas relacionadas​

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